无监督学习的主要目标是识别数据中的模式、结构或关系。一些最常见的应用包括聚类（将相似的数据点分为几组）和降维（减少特征数量以更好地可视化或分析数据）。
由于无监督学习不需要人工指导，因此当有大量非结构化或无标签数据可用并且手动创建标签（类）非常困难或耗时时，它会特别有用。
迁移学习迁移学习是一种机器学习技术，其中已经针对特定任务或数据集进行过训练的模型被用作起点，以更快地解决新的类似问题并使用更少的训练数据。原始模型的学习特征和结构被转移并适应新问题。
迁移学习过程通常包括以下步骤：GAN 是一项有前途的技术，具有许多 医疗邮件列表 可能的应用。它们通常用于图像合成，但也可用于其他类型的数据，例如文本、音频或医疗数据。它们显示出非常令人信服的结果，并使生成大量真实的合成数据成为可能。当训练数据稀疏时，这非常有用。 GAN 是一个高度活跃的研究领域，存在许多悬而未决的问题，但它们有望在深度学习的未来中发挥重要作用。
1.选择在类似或相关任务上取得成功的预训练模型。
2.使模型适应新问题，例如通过添加或更改神经网络中的层或调整模型参数。
3.在新的、较小的数据集上训练适应模型，通常使用较低的学习率，以免过多影响已经学习的特征。
当没有足够的训练数据来解决新问题或者从头开始训练新模型过于耗时或计算密集时，迁移学习特别有用。它广泛应用于图像和语音识别等领域，因为预训练模型可以应用于大型通用数据集，例如 ImageNet 或 Wikipedia。
迁移学习的应用示例，首先对日常图像进行训练的 CNN，然后对癌症进行分类，来源
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